急速に進化する技術環境において、機械学習はビジネスの成功において重要な役割を果たしています。たとえば、ML アルゴリズムを使用してカスタマイズされた映画のレコメンデーションを提供する Netflix を例にとると、大幅なコスト削減につながります。同様に、機械学習によって駆動される Google の GNMT システムは、翻訳エラーを最大 60% まで大幅に削減しました。
機械学習の台頭により、AI の専門家にとって非常に人気のある分野になりました。企業は ML を製品に統合することを熱望しており、ML エンジニアの需要が急増しています。その結果、この職業はますます有利になり、トップのキャリアリストに登場しています. ML により、個人は、アルゴリズムと統計モデルを通じて学習できるコンピューター システムを開発し、データと自己生成されたフィードバックに依存して、人間の介入なしでタスクを実行できます。 ML システムの代表的な例は、Apple や Google などの技術大手が使用する画像認識ソフトウェアです。これらのシステムは、分析を通じて、場所、色、被写体など、画像内の要素を分類します。
機械学習エンジニア (MLE) とは?
機械学習エンジニアは、予測モデルの適用を自動化する自給自足の AI システムの開発に重点を置いた熟練した IT 専門家です。 AI アルゴリズムの設計と構築を担当し、学習と予測を行います。大規模なデータ サイエンス チームの一員として、ML エンジニアは、データ サイエンティスト、管理者、アナリスト、アーキテクトなどのさまざまな役割と協力します。会社の規模によっては、他の IT、ソフトウェア開発、販売、または Web 開発部門とやり取りすることもあります。 ML エンジニアの役割は、統計分析とモデル構築に重点を置くデータ サイエンティストと AI システムの開発との間のギャップを埋めることです。これには、大量のデータを評価、分析、整理し、テストを通じて機械学習モデルとアルゴリズムを最適化する必要があります。
機械学習エンジニアの主な責任
- データ サイエンスと分析のプロトタイプの調査と修正を行います。
- 機械学習戦略の設計と実装。
- テスト結果を利用して統計分析を行い、モデルを強化します。
- 公開されているトレーニング データセットの調達。
- ML システムとモデルの定期 的なトレーニングと再トレーニング。
- 現在の ML フレームワークとライブラリの改善と拡張。
- クライアントまたは顧客のニーズを満たす ML アプリケーションの開発。
- 適切な ML ツールとアルゴリズムのテストと実装。
- ML アルゴリズムの実用性と問題解決の可能性を評価し、成功の可能性を判断します。
- 調査と視覚化を通じてデータの理解を深め、実際のシナリオでのモデルの有効性に影響を与える可能性のあるデータ分布の不一致を特定します。
要件とスキル
- 機械学習エンジニアまたは同等の役割としての実務経験
- データ構造、データ モデリング、ソフトウェア アーキテクチャに関する深い理解。
- 数学、確率、統計、アルゴリズムに関する包括的な知識。
- Python、Java、および R を使用したコーディングの習熟度。
- 主要な機械学習フレームワーク (Keras や PyTorch など) とライブラリ (scikit-learn など) に精通していること。
- 優れたコミュニケーション能力。
- チーム環境で成功する能力。
- 優れた分析力と問題解決能力。
- コンピュータ サイエンス、数学、または関連分野の学士号。修士号はプラスです。
考慮すべき最高の機械学習認定資格
AWS 認定機械学習 - 専門分野
AWS Certified Machine Learning - Specialty Certification は、AWS を利用して機械学習モデルを構築、トレーニング、実行する能力を証明します。認定を取得するには、180 分間の厳格な試験に合格する必要があります。試験には 65 問の多肢選択式と解答式があります。この試験は、経験豊富なプロの開発者とデータ サイエンティストを 対象としており、機械学習アルゴリズムの理解度をテストし、ハイパーパラメータの最適化を実装し、機械学習モデルのトレーニング、デプロイ、運用におけるベスト プラクティスを適用します。受験者は、AWS での ML および深層学習ワークロードの開発、実行、または設計に関する 1 年間の実践経験が必要です。
Google プロフェッショナル機械学習エンジニア認定
Google Professional Machine Learning Engineer 認定資格は、Google Cloud を使用して機械学習モデルを設計、構築し、本番環境に導入するスキルと知識を示します。この認定資格を取得するには、ML の問題の定義、ML ソリューションの作成、ML モデルの開発などの重要な分野をカバーする 50 ~ 60 問の多肢選択問題の 2 時間の試験に合格する必要があります。この認定資格は 2 年間有効で、その後資格を保持するには再認定を受ける必要があります。試験を受けるための正式な前提条件はありませんが、3 年以上の業界経験と、Google Cloud での ML ソリューションの設計と管理における 1 年以上の実践経験があることが推奨されます。
IBM 機械学習プロフェッショナル認定資格
IBM Professional Certificate in Machine Learning は、この分野でキャリアを成功させるために必要なスキルと知識を志望する AI 専門家に提供するための包括的なカリキュラムを提供します。主要なタイプの機械学習と、時系列分析や生存分析などの特別なトピックに焦点を当てたこの認定は、初期のキャリアやこの分野の初心者に強力な基盤を提供するように設計されています。このコースは、実践的な経験と、学んだ概念を現実世界の文脈に適用する機会を提供する実践的なプロジェ クトで最高潮に達します。
Microsoft による Azure AI エンジニア アソシエイト
関連する試験に合格して Microsoft の Azure AI Engineer Associate 認定を取得すると、Azure Cognitive Services と Azure Applied AI サービスを利用して AI ソリューションを実装する能力があることが証明されます。理想的な候補者は、C# または Python のいずれかの習熟度と、自然言語処理、ナレッジ マイニング、コンピューター ビジョン、Azure での会話型 AI などのソリューションを開発およびデプロイするための REST API と SDK の実践経験を持っている必要があります。認定試験では、Azure Cognitive Services ソリューション、コンピューター ビジョン ソリューション、自然言語処理ソリューション、ナレッジ マイニング ソリューション、会話型 AI ソリューションの計画と管理など、重要なトピックの理解度を評価します。
AI と機械学習のマスタートラック証明書
アリゾナ州立大学が提供する AI and Machine Learning MasterTrack Certificate は、人工知能の理解を深めるのに役立つように設計された包括的なオンライン プログラムです。この 6 か月から 9 か月のコースでは、インタラクティブな講義とチームベースのプロジェクトを組み合わせて、機械学習の分野に没頭することができます。大学のオンライン コンピュータ サイエンス プログラムの実際のモジュールを完了することができます。これにより、AI の理論と実践の強固な基盤が得られます。このプログラムの終わりまでに、機械学習のさまざまな学習パラダイムを完全に理解し、このエキサイティングな分野でのキャリアを追求するための十分な準備が整います。
なぜ機械学習エン ジニアリングのキャリアを追求するのですか?
収益性の向上
機械学習エンジニアは非常に人気があり、それには正当な理由があります。 Indeed によると、彼らの米国での平均給与は 148,485 ドルです。より大きな市場では、給与はさらに高くなる可能性があり、サンフランシスコの ML エンジニアは平均 200,000 ドル近くを稼いでおり、ニューヨークの ML エンジニアは 170,000 ドルをわずかに下回っています。
機械学習スキルに対する高い需要
企業がますますビッグデータを受け入れるようになるにつれて、データの専門家に対する需要が急増しています。これにより、業界で最高の頭脳を確保することを熱望しているテクノロジーの巨人の間で、AI の才能をめぐる激しい競争が生じています。ロバート ハーフの最近のレポートによると、調査対象の米国のマネージャーの 30% が、自社で既に AI と ML を使用していると報告しており、53% が今後 3 ~ 5 年以内にこれらのツールを採用すると予想しています。
プロとしての成長の機会
機械学習は比較的新しい分野であり、多くのソリューション、ツール、アルゴリズム、およびアプリケーションがまだ発見されていません。 ML エンジニアは生涯学習を受け入れる必要があり、コース、ブログ、チュートリアル、ポッドキャストなどのリソースは、この急速に進化する分野で先を行くために不可欠です。 BrainStation の 2020 年デジタル スキル調査では、データ プロフェッショナルの 61% が対面式のコースを受講し、さらに 60% がワークショップに重点を置いており、この分野での継続的な教育の重要性を示しています。
エキサイティング で多様なキャリアパス
機械学習は豊富なキャリアの多様性を提供し、ほぼすべての業界がデータから抽出された洞察から恩恵を受けています。ヘルスケア、サイバーセキュリティ、マーケティング、自動運転車など、興味のある分野で働き、有意義な影響を与えることができます。 ML でのキャリアは、次の重要なブレークスルーを実現するチームの一員になる機会を提供し、多くの人にとってエキサイティングな見通しです。
機械学習認定資格は本当に価値があるのですか?
機械学習の認定資格を取得すると、市場性が高まり、有能な実践者になるために必要なスキルを持っていることを将来の雇用主に示すことができます。資格のある機械学習の専門家が不足しているため、この分野の認定資格を取得すると、競合他社との差別化を図ることができ、新しいキャリアの機会への扉が開かれます。さらに、調査によると、多くの IT プロフェッショナルは、認定を取得した後に昇給や昇進を経験しています。すべての認定資格が同じように作成されているわけではありませんが、目標と経験レベルに適した認定資格を選択することで、長期的に見れば成果を得ることができます。